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可能非常糟糕，而且必须手动查看每个错误报告非常耗时。借助语言模型，我们可以使用分类算法来识别模式，从而帮助我们区分真正的缺陷和人为错误。 人工智能用于软件质量保证 人工智能的进步 好处 预测分析 通过预测潜在错误节省时间和资源 测试自动化 通过生成自动化脚本减少手工劳动 自然语言处理 通过允许系统理解人类语言来帮助报告错误 人工智能驱动的视觉验证工具在 GUI 测试中越来越受欢迎。

Applitools 等工具使用机器学习算法来检测应用程序不同版本之间 泰国数据 的视觉差异，从而可以精确定位人类测试人员可能忽略的微小 UI 问题。 最后，情绪识别和眼动追踪帮助我们了解用户的感受以及他们如何体验我们的产品，提供了一些以前基于用户主观体验的非常有趣的数据点。 人工智能调试：游戏规则改变者 传统的调试方法通常需要大量的人力投入和努力。

这个过程包括在代码中找出问题的根本原因，修复它，然后再次测试以确保问题得到解决。这可能很耗时，而且容易出错，因为人类很容易出错，尤其是在处理复杂代码或大量数据时。 我们不要忘记始终存在的连锁效应威胁，尤其是在遗留系统的情况下。虽然解耦软件的想法已经存在很长时间了，但仍然很常见到代码库具有复杂的依赖关系，一旦我们开始编辑，这些依赖关系就很容易被破坏。